【AI in all的腾讯：三层架构、四大领域、八大场景】
在腾讯公司，人工智能也同样被提到了企业战略的高度。
与百度的技术驱动不同，腾讯的战略思路与联想更加贴近：＂AI in all＂，让AI技术与各行各业结合起来，将腾讯自己研发的AI技术开放出来，让AI技术的价值得到发挥。
早在2012年，腾讯就已经在上海布局人工智能项目。不过，腾讯公司级别的AI实验室，是到2016年才正式创立。
2017年11月，在全球合作伙伴大会上，腾讯首次公开了完整的AI战略。
这一战略用＂基础研究＂、＂场景共建＂，＂AI开放＂三层架构来概括：
（1）在基础研究方面，重点专注语音识别、自然语言处理（NLP）、计算机视觉、机器学习四大领域；
（2）在应用场景方面，重点围绕内容、社交、游戏三大核心业务，专注社交、内容、游戏、医疗、零售、金融、安防、翻译八大场景。
（3）AI开放平台方面，聚合腾讯的AI技术能力，打造线上的能力开放平台和线下的加速器。
值得注意的是，从2016年4月至今，腾讯在AI领域投资也已经大大提速，达到平均每月一起，投资总金额更达到数百亿人民币。
在2018年9月，腾讯启动了自成立以来的第三次大规模组织架构调整，将原有的七个事业群，调整为六个事业群，其中包括一个新成立的事业群，正是云与智慧产业事业群（CSIG）。
随后，腾讯进一步宣布，挥师产业互联网，为更多垂直行业进行赋能。
就目前来说，腾讯的问题在于，仍然缺少一个足够分量的，真正标杆性的人工智能产品。
不过，相信这只是时间早晚问题。
（关于腾讯的转型战略，可参见我的另一篇文章《腾讯凭什么拥抱产业互联网？》）
【＂没有战略＂的阿里巴巴：让人工智能＂接地气＂】
与其他几家巨头相比，阿里巴巴的人工智能战略最低调，生态也最封闭，但在应用场景落地方面，却是最＂接地气＂的。
据称，阿里巴巴在人工智能领域的技术研发和储备，早在2012就已经开始，阿里云也堪称全球面向AI计算能力最强悍的云厂商之一。但除了2015年推出的DT PAI平台，除了将人工智能应用于服务大阿里的电商生态，却极少对外发布相关的战略或产品。
甚至，直到现在，阿里巴巴也没有真正公布完整的人工智能战略。
目前，外界能看到的，可能与之相关的大动作有：
2017年3月，阿里巴巴在启动＂NASA＂计划，面向未来20年，组建强大的独立研发部门，建立新的机制体制，为服务 20亿人的新经济体储备核心科技。
2016年，阿里巴巴低调成立人工智能实验室，主要负责消费级AI产品的研发。次年7月，该实验室首次亮相，并发布下首款人工智能产品：天猫精灵X1。
2017年云栖大会期间，阿里达摩院和平头哥半导体有限公司成立。其中，前者主要进行基础科学和颠覆式技术创新研究，是承载NASA计划落地的实体组织，后者正在开发专用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算的神经网络芯片Ali－NPU。
现在，无论是零售、金融、物流、企业服务还是城市大脑，无论是商品推荐、客服、制作海报还是送货机器人，在阿里巴巴的各种业务中，我们都随处能看到人工智能的作用，而且重要性一直在不断提升。
但对阿里巴巴来说，商业生态才是根本，人工智能，本质上只能算是为商业生态赋能的工具。
不过，作为未来的底层基本技术，阿里巴巴的人工智能的应用场景也正在逐渐走出自己的电商围墙，向多领域发展。
目前，阿里巴巴已经以阿里云为基础，在家居、零售、汽车出行、金融和智能城市、智能工业6大领域展开了人工智能的产业布局。
【＂佛系＂华为：人工智能只是一个＂通用技术＂】
华为对待人工智能的态度，与阿里巴巴也非常接近。
不喜欢＂谈改革＂的华为，不可能为了人工智能，特意进行企业战略层面的重大调整。
虽然在2018年10月，华为已正式推出了＂华为AI发展战略＂，但它给人工智能的定位，也不做具体的应用，而只是一个用于提升其他业务的通用技术。
这个战略主要包括5个方面：
（1）投资基础研究，让计算视觉、自然语言处理、决策推理等过程降低数据需求，降低算力和能源消耗，并发展安全可信、自动自治的机器学习基础能力。
（2）打造全场景的全栈解决方案，提供充裕的、经济的算力资源，以及简单易用、高效率、全流程的AI平台。
（3）与全球学术界、产业界和行业伙伴合作打造人工智能开放生态，培养人工智能人才。
（4）把AI思维和技术引入现有产品和服务，实现更大价值、更强竞争力。
（4）应用AI优化内部管理，对准海量作业场景，大幅度提升内部运营效率和质量。
事实上，华为在人工智能领域上，也有自己的看家本领，比如它的人工智能芯片，就是一块叫得响的金字招牌。
但由于华为的人工智能战略比阿里巴巴还＂佛系＂，所以也只能在技术上做好储备，在落地场景上满足其他业务需求，并没有像其他巨头一样，得到更强的战略倾斜重视。
